我国GDP增长率序列中趋势成分和周期成分的分解

本文使用H-P滤波、时间趋势平稳、ARMA趋势平稳和状态空间分解等趋势分解方法，对我国GDP增长率序列进行了趋势分解，并对各种周期成分进行了对比检验。我们发现，这些分解方法得到的周期成分具有类似的统计性质，但就残差序列的白噪声检验来说，双变量状态空间模型的分解效果最为显著，因此应该采用状态空间模型进一步分析我国的经济周期性质。     

中美在职消费计量问题研究述评

计量是会计核算的基本方法之一。围绕在职消费计量问题展开,研究了美国与我国学者关于在职消费研究中的计量问题,对各种在职消费计量方法进行了阐述、归纳与评论,最后,进行了总结与展望。     

基于遥感和GIS的黄冈市植被时空变化及其驱动机制研究

本文以黄冈市2006、2007、2009年三个时期的TM遥感影像为数据源,运用GIS技术,从研究背景、技术与数据支持入手,分析了黄冈市的植被覆盖度的时空变化情况及其驱动机制。对黄冈地区的植被覆盖度变化的研究不仅具有重要的科学意义和现实典型性,也为区域水土流失治理、生态环境建设及当地经济发展提供决策支持。     

己酸乙酯含量的测定

扼要叙述利用气相色谱法测定己酸乙酯含量。并详细介绍所用仪器,操作条件,测定方法,操作步骤以及计算结果。     

中部五省省会城市科技竞争力研究

文章通过对科技投入、科技产出、科技潜力、科技与经济和社会协调发展、科技外向性等方面的考核,参考产业竞争力和城市竞争力综合评价指标体系,以中部五省省会城市科技竞争力为研究对象,利用归一化法对各城市1996年和2003年的科技竞争力进行综合评价和比较研究,为各城市科技产     

一种改进的基于3D-BN-GRU网络的行为识别算法

行为识别是计算机视觉研究一大热点，为了改善其计算量大、识别率低的问题，提出了一种基于三维卷积神经网络(3Dimension Convolutionnal Neural Network，3D-CNN)与门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit，GRU)相融合的行为识别算法。该算法采用keras框架，首先对3D-CNN结构进行优化，采用把大的卷积核用若干个小的串联起来的Block结构；然后在每层卷积层后采用批量归一化处理，并添加Dropout层以提高网络泛化能力；最后与GRU网络融合，使用Softmax进行分类得出结果。实验结果表明，所设计的融合网络有较高的识别率，达到94.5%。     

基于残差修正的组合模型在港口吞吐量预测中的应用

针对吞吐量的预测,借助趋势分析法和灰色GM(1,1)建立组合预测模型,为提高预测精度,利用灰色残差模型对组合模型进行修正,同时,以重庆港为研究对象进行实例分析,结果表明经修正的模型具有简便实用的优点,最后,对重庆港未来几年的吞吐量进行预测.     

随机前沿方法的研究进展与展望

本文对随机前沿方法发展的历史沿革及其在中国的应用做了评述。围绕随机前沿方法的基本特征,首先阐述了其启蒙与产生的轨迹,然后对使用前提、分布假定、估计方法、异方差等基本问题以及效率的时变性、外生影响等研究的理论进展及相关应用做了梳理,并对全要素生产率的变化做了分解,评述了随机前沿方法在经验分析中的优势与作用,总结了国内区域与行业经济增长中随机前沿方法的应用与不足,最后对其研究发展做了展望。     

对我国外汇储备影响因素的实证分析

从影响我国外汇储备的各种因素出发,以我国外汇储备作为被解释变量建立双对数模型进行回归分析,在此回归分析过程中不断的剔除那些不显著性解释变量,从而得到一个拟合程度较好的外汇储备回归模型。最后得出结论(1)出口额、外商直接投资、广义货币供应量和国际收支波动对外汇储备产生正向影响,进口额对外汇储备产生负向影响;(2)国内生产总值、外债余额等对外汇储备的影响并不显著;(3)我国接下来几年外汇储备还会不断增加,但是增速会放缓。